object detection 시에 같은 클래스에 대한 bbox 사이즈에 대해서 질문이 있습니다
184
작성한 질문수 158
안녕하세요
만일 cat을 object detection을 하려고 하는데 training 이미지에 cat의 bbox가 작은 것도 있고, 큰 것도 있습니다
그런데 작은 것의 비율이 큰 것보다 8:2, 9:1정도로 분포되었다고 하면
실제 validation 때 큰 것에 대해서도 detection을 잘 할까요?
Neck을 붙였을 때 이 부분을 보완할 수 있다고 생각하는데 동작이 어떻게 될지 유추할 수 있을지가 궁금합니다
감사합니다
답변 1
MMDetection 버전 이슈
0
51
2
강의 환경설정 질문
0
61
2
Custom Dataset에서의 polygon 정보 관련
0
113
3
cvat.ai 보안 수준이 궁금합니다
0
98
2
캐클 nucleus 챌린지 runpod 실습 코드 에러 질문드립니다.
0
120
3
추론 결과의 Precision(또는 mAP) 평가 방법
0
94
2
mmdetection mask rcnn inferenct 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다.
0
68
2
runpod에서 google drive 연결 시 오류 발생
0
126
2
로드맵 선택
0
74
1
mmcv
0
65
2
Anchor box의 Positive 처리 위치
0
71
2
해당 강의 runpod 적용 후 에러 제보드립니다
0
95
2
run pod credit 관련 제보
0
125
2
mmdetection 2.x과 3.x 호환 관련 표기
0
89
2
mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 실행 오류
0
114
3
질문 드립니다.
0
89
3
mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 실행 오류 질문드립니다.
0
89
1
강사님께 수정을 제안드리고 싶은 것이 있습니다.
0
102
1
google automl efficientdet 다운로드 및 설치 오류
0
87
1
이상 탐지에 사용할 비전 기술 조언 부탁드립니다.
0
111
2
OpenCV 관련 질문드립니다.
0
87
2
mmcv 설치관련해서 문의드려요
0
355
3
강의 구성 관련해서 질문이 있습니다
1
141
2
모델 변환 성능 질문드립니다.
0
125
1





